「evidence」の検索結果

失敗するテストを先に実行し、最小限の実装で成功させてからコードを整理する開発手順を支援。網羅率80％以上の確認と検証結果の記録まで扱うスキル。

• テストから新機能を実装したいとき
• 不具合を再現してから直したいとき
• テストを保ちながらコードを整理

作業状況や判断の根拠をローカルのMarkdownに保存し、ClaudeやCodexなどの間で引き継ぐスキル。共有した文脈の検索や記録の不整合の診断も案内します。

• ClaudeからCodexへ作業を引き継ぐ
• 次回のために作業の文脈を残したいとき
• 過去の判断と根拠を探したいとき

メモや調査資料をもとに、ブログ記事、ガイド、ニュースレターなどの長文を作成し、既存の文体やブランドの方針に合わせて構成と根拠を整えるスキル。

• メモや文字起こしを記事に仕上げたいとき
• ブランドの文体に合わせた記事作成
• 実用的なガイドやチュートリアルの執筆

リポジトリの状態確認、コマンド実行、CIやビルドの失敗調査を進め、必要な修正を検証します。ローカル変更・コミット・pushの状況を実行結果の根拠とともに報告します。

• リポジトリとブランチの状態確認
• CIやビルドの失敗原因の調査
• 小さな修正を行って検証したいとき

学術・技術文献を検索し、選定基準に沿って比較・統合するスキルです。検索履歴や除外理由を残し、根拠の強さと引用を確認したレビューにまとめます。

• 研究テーマの全体像を把握したいとき
• 検索手順を記録した文献レビュー
• 研究結果の矛盾や未解決課題の整理

公開前や変更の取り込み後に、アプリの認証・データ・決済・運用を根拠付きで点検します。公開を妨げる問題と優先して直す項目を、本番への準備状況としてまとめるスキル。

• 公開前に本番への準備状況を確認したいとき
• 変更の取り込み後にリスクを確認したいとき
• CI通過後の本番リスクの点検

配送の遅延・破損・紛失・数量不足に対し、証拠収集から補償請求、運送会社との交渉までを整理し、損失額や顧客への影響に応じた対応判断を支えるスキル。

• 配送の遅延や紛失に対応したいとき
• 貨物破損の補償請求を準備したいとき
• 運送会社の料金や責任を争うとき

記事やガイド、ニュースレターを、提供された文例やブランドの文体に合わせて執筆します。メモや調査資料の文章化から、既存原稿の構成・根拠の見直しまで扱います。

• メモや文字起こしを記事にしたいとき
• ブランドの文体でガイドを書きたいとき
• 既存原稿の構成と根拠を見直したいとき

GitHubの公開ソフトウェアに不正な変更がないか、履歴やアーカイブを照合して調査します。削除された情報の回収を試み、侵害の手がかりと根拠付きの報告書をまとめます。

• 不審なコミットやビルド手順の調査
• 履歴から消えたコミットの回収調査
• 認証情報の漏えい経緯を調べたいとき

許可されたWebアプリを対象に、公開ページの調査から脆弱性の再現確認まで進め、証拠・影響・修正案をまとめたセキュリティ報告書を作るスキル。

• ステージングの脆弱性を調べたいとき
• 疑わしい脆弱性を再現確認したいとき
• 証拠と修正案を報告書にまとめたいとき

Read-only review of Caveman Cloud evidence: cost, Cave Score, workflows, traces, latency, errors, routing, savings. Use when asked what Caveman found or where LLM spend goes.

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Turn messy user research notes, interviews, support tickets, surveys, and product context into an evidence-backed decision room: a single HTML artifact with an evidence ledger, theme map, confidence heatmap, opportunity matrix, decision memo, and experiment queue. Use when teams need to move from qualitative signals to product or design decisions without fabricating certainty.

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Turn messages, meeting notes, and documents into sourced decisions, actions, dependencies, and risks

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Checks an AI team run against its acceptance criteria using the evidence bundle. Use when the user asks whether the work is done or correct, or before completing a run. Separates verified evidence from agent claims.

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Clarify a material user-owned product decision before substantive implementation commitments. Use only when request and named/governing evidence still leave a choice that would materially change scope, platform support, user-facing surface, data/API contract, domain values, project placement, or cross-system architecture; also use when a truncated request omits such a choice. On the initial turn, inspect only named or governing requirements evidence, then ask directly without loading: prefer structured input; ask one blocking outcome question or at most three coupled questions; wait. After the answer, load the body before write or delegation. Do not use for implement/build/fix/debug/refactor work when expected behavior is settled, plan/design deliverables owned by Plan, complexity/greenfield/integration alone, agent-owned technical choices, locally discoverable facts, reversible defaults, permission to begin, or stop/no-tool turns. Never re-ask supplied facts or turn clarification into refusal.

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Prepares evidence-bounded, constructive peer-review drafts and structured manuscript assessments. Supports authorized review of scientific manuscripts, protocols, preprints, or research proposals; reporting-guideline selection; claim–evidence checks; methods, statistics, reproducibility, ethics, figure/table, and citation critique; or revision-response planning.

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Compiles current scholarly evidence for a scientific manuscript or research brief when the user explicitly asks to gather literature, references, background evidence, competing findings, or a manuscript research packet. Uses Parallel Search by default, Parallel Extract for source retrieval, Parallel Research for explicitly deep/exhaustive work, optional explicit Parallel Chat, and optional Perplexity only when requested or allowed as a failure fallback.

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Builds evidence-traceable market research reports and assumption-driven market sizing or forecast scenarios. Use for market definition, industry and customer evidence, competitive landscapes, TAM/SAM/SOM reconciliation, forecast sensitivity, and auditable report scaffolds.

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Searches BGPT scientific papers by topic or DOI and retrieves claim-level evidence extracted from full text, including experiments, reported statistics, scope, limitations, and provenance. Use for literature reviews, evidence synthesis, and finding experimental details beyond abstracts.

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Improve factual reliability while creating or reviewing a course or supplied content. Use when the user asks to fact-check, verify accuracy, reduce hallucinations, make a reliable course, or mentions 事实性错误、知识性错误、专业知识准确性、可靠性. During creation, checks the completed pages before delivery; on existing content, returns a short evidence-backed report and lets the user choose what to fix. Not for grammar, style, or layout. Combine with deep-research when current evidence is the course's main subject.

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Turn vague "what did I do?" into evidence-backed impact statements for performance reviews, self-reviews, promotion packets, and weekly updates. Uniquely mines Copilot CLI session logs to reconstruct forgotten work, plus git commits and GitHub PRs. Enforces a 3-part impact contract (action → result → evidence). Works standalone with zero dependencies. Trigger for: "brag", "log work", "what did I do", "backfill my work history", "performance review", "self-review", "self assessment", "write impact statement", "review prep", "promo packet", "promotion case", "weekly update", "status report", "accomplishments", "what did I ship", "I forgot to log my work", "summarize my work", "track my wins", "what should I highlight", "end of half", "career growth", "work journal", or any request to document, summarize, or organize work accomplishments.

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Performs memory forensics analysis using Volatility 3 to extract evidence of malware execution, process injection, network connections, and credential theft from RAM dumps captured during incident response. Covers memory acquisition, process analysis, DLL inspection, and malware detection. Activates for requests involving memory forensics, RAM analysis, Volatility framework, memory dump investigation, volatile evidence analysis, or live memory acquisition.

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Extract and analyze Windows Registry hives with tools like RegRipper and Registry Explorer to uncover user activity, installed software, autostart/persistence entries, and evidence of system compromise. Use when investigating registry-based persistence, reconstructing user or system activity, or performing DFIR triage on a Windows image.

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Parses the Windows Amcache.hve registry hive with Eric Zimmerman's AmcacheParser and Timeline Explorer to extract evidence of program execution, application installation, and driver loading, including SHA-1 hash correlation with threat intel and timeline reconstruction. Use for Amcache forensics, program execution evidence gathering, or application compatibility cache investigations in DFIR work.

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